为什么提示词工程死了，而AI Agent才刚开始
很多人以为提示词工程被淘汰了。其实被淘汰的从来不是提示词，而是提示词背后要解决的问题。
今天要讲的，其实重点不是提示词，而是AI技术是怎么一步步演进到今天的。
我们把一个个技术热词进行归类，再用一条线串起来，就能看懂整个AI的发展历程。
新技术不是凭空诞生的，是为了解决上一代遗留的bug。
面对一个新技术词汇，如果实在不能理解，就去查一下它的上一代技术是什么？上一代产生的问题是什么？
这样环环找上去，就能抓住技术演变的脉络，不被别人忽悠，不被噪音淹没，不会莫名的焦虑。
在2020年ChatGPT这类大语言模型刚出现的时候，提示词工程师是个火热的职位，各大厂也出现提示词工程师的专业认证。
当时技术团队的boss，每天要我们学习提示词的编写，还给我们显摆他获得的大厂提示词专业认证证书。
“你是一名什么专家、你能做什么什么、不能做什么什么、你要做XXXXstep by step” 仿佛这些句子就是咒语，你就是那个掌握神灯的阿拉丁，可以操控神灯做出爆炸的事情。
转眼6年过去，在2026年的今天，如果谁还在说提示词工程，还在说编写提示词，那就真out了。
为什么？因为在6年前大模型的能力有限，如果你讲的话太宽泛，模型给你的答案也是不着边际。
所以需要提示词足够详细、清晰、包含足够的上下文，甚至还需要给提示词进行格式的编排，比如用#、##、— 等来进行提示词内容层级的区分与区隔，都是为了让大模型更好的理解。
那么，在人工智能发展过程中，新老技术如何演进，前浪是为什么被后浪拍死在沙滩上？
在刘嘉老师的《通用人工智能》里，我看到了完整的演进链条。
目前人工智能发展的五个阶段：
特征工程→神经网络→大语言模型→AI Agent→Harness工程
特征工程时代
特征工程，需要人来教机器怎么做。比如教机器识别苹果，分三步，看颜色、看形状、看大小。
随着复杂度的上升，物件千千万，人不可能对每个物件都总结出特征后再告诉机器。人脑惯用的方式已经成为了电脑智力发展的障碍。
为了解决这个问题，产生一个疑问，能不能让机器自己去学习事物的特征，用机器特有的方式。
工程师和专家们用了各种方法，最终「神经网络」胜出。从1980开始，持续30年的特征工程时代结束。
神经网络时代
神经网络可以自动学习到更好的特征，不需要任何人工设计。
早几年，你大概听说过「调参」这个词。有一个对神经网络的形象比喻，神经网络是一个有多层管道的水管，配有多个阀门。东西从入口进去，想要从出口得到想要的结果，要对多个阀门进行细微调节。
调参就是指调阀门，会调阀门的人工资高的很。
神经网络虽然解决了自主学习，但仍然存在很多问题。比如死板，不会举一反三。它能认识正面像的猫，但猫换个坐姿，或者环境一变，就完蛋。
为了解决这个问题，2020年(8年后)大语言模型(LLM)应运而生。
大语言模型时代
大语言模型现在(2026年)能做的事情，大家都不陌生。豆包、元宝、Deepseek、ChatGPT这些相信看这篇文章的人都多多少少用过，这里不再赘述。
大语言模型刚出来时，「提示词工程」是个热词，「提示词工程师」也变成了热门高薪职位。
为什么需要「提示词」？因为第一代的大语言模型就像一个超级聪明的「自闭症天才」，满脑子的知识，但不会与人交流，get不到你的点。
「提示词」的作用就是把人话翻译成大语言模型能听懂的话。各大科技博主分享咒语，“请扮演一个专家…”、“请一步一步思考”。
随着大模型自身能力的提升，提示词这种措辞技巧不需要了，你怎么说它都能理解。
用语音输入磕磕巴巴毫无逻辑，讲一堆口水词，即使语音识别出错别字，AI照样能get到你的意思。
当理解不再是问题，能理解多少变成了突出问题。
对话长了，AI就会忘了前面说的。你有一堆背景信息(大量文档)想给它，对不起，记忆有限，处理不了。
为了解决这个问题，出现「上下文工程」。
上下文工程解决的是，如何从海量信息中快速找到有用的(术词叫召回)，这催生了RAG技术(检索增强生成)；找回的信息太长，要适度压缩，又不能丢失原本的意思；同时找到很多信息，哪个信息更重要，要进行排序与权重的分配。
人类注定要在解决问题→产生新的问题中轮回。
大模型用习惯了，人们很快对它开始不满意。训练完就冻结，不知道这个世界最近发生的事；只会动嘴皮子生成文本，没法动手，更不能主动做事。
为了解决这个问题，出现「Agent工程」。
Agent工程时代
《通用人工智能》这本书里对AI Agent时代的划分是2023-2025。实际对大多数人来说，在2026年3月，通过Openclaw(小龙虾)的火爆，才频繁的听到Agent这个词。
技术传播到大众，总是滞后的。
跟Agent说"搜集最新的AI资讯，并保存在飞书文档中"，Agent会自已把目标拆解成子任务并执行，比如搜索最新 AI 新闻、筛选并总结重点内容、整理成日报格式、登录并写入指定飞书文档。
Agent能自主干活儿，又带来新的问题。子任务之间如何统筹调度？Agent陷入死循环怎么办？不经允许拿到我的隐私信息怎么办？记忆太满怎么办？
为了解决这个问题，进入「Harness工程时代」，中文翻译为驾驭工程。从2026年开始至今。
Harness工程时代
Harness在英文里是「马具」的意思，即要给Agent这匹野马套上缰绳和鞍具，让它在人类的控制下跑得飞快。
这就是技术演进的真相：每一代新技术都是为了解决上一代的bug。下一个问题是什么、会用什么技术来解，现在还不知道。
但如果想掌握这条线索，面对新技术词汇，问三个问题就够了：
- 它在解决什么问题？（痛点）
- 它的前身是什么？（脉络）
- 它又会引出什么新问题？（趋势）
问完这三个问题，你不一定非要学会新技术，但你不会被带节奏。因为你已经看清了技术在走哪一步棋，而不是被焦虑推着跑。
我被技术词汇带节奏过很多年。特征工程时代，我在网上学R语言和Python，囫囵吞枣；在神经网络时代，我努力理解「调参」到底指什么。看似学了不少，其实和工作毫无关系，只是多了点炫技的资本。
技术发展只会越来越快。学什么、不学什么，不是因为它火，而看它能不能解决你手头的问题。
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